Rzadka reprezentacja sygnału niestacjonarnego w technice oszczędnego próbkowania - Publication - Bridge of Knowledge

Search

Rzadka reprezentacja sygnału niestacjonarnego w technice oszczędnego próbkowania

Abstract

Przedstawiono zastosowanie techniki oszczędnego próbkowania do rekonstrukcji sygnału niestacjonarnego na podstawie skompresowanych próbek w dziedzinie czas-częstotliwość. Zastosowano nadmiarowy algorytm z różnymi słownikami aby znaleźć rzadką reprezentację sygnału. Wyniki symulacji potwierdzają, że zastosowanie oszczędnego próbkowania pozwala na rekonstrukcję sygnału niestacjonarnego z małej liczby losowo pobranych próbek, z niewielką utratą jakości rekonstrukcji.

Citations

  • 0

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 2

    Scopus

Cite as

Full text

download paper
downloaded 42 times
Publication version
Accepted or Published Version
License
Creative Commons: CC-BY-NC-ND open in new tab

Keywords

Details

Category:
Articles
Type:
artykuły w czasopismach
Published in:
Przegląd Elektrotechniczny pages 66 - 68,
ISSN: 0033-2097
Language:
English
Publication year:
2019
Bibliographic description:
Pałczyńska B., Świsulski D.: Rzadka reprezentacja sygnału niestacjonarnego w technice oszczędnego próbkowania// Przegląd Elektrotechniczny -,iss. 11 (2019), s.66-68
DOI:
Digital Object Identifier (open in new tab) 10.15199/48.2019.11.17
Bibliography: test
  1. Candes E., Wakin M., An Introduction to compressive sampling, IEEE Signal Processing Magazine, 25 (2008), no 5, 21-30. open in new tab
  2. Donoho D., Compressed Sensing, IEEE Transactions on Information Theory, 52 (2006), 1289-1306 open in new tab
  3. Baraniuk, R. G., Compressive Sensing -Lecture Notes, IEEE Signal Processing Magazine, 24 (2007), no 4,118-121 open in new tab
  4. Sejdića, E., Orovićb, I., Stanković, S., Compressive sensing meets time-frequency: An overview of recent advances in time-frequency processing of sparse signals, Digital Signal Processing, 77 (2018), 22-35 open in new tab
  5. Ghofrani S., McLernon D.C., Ayatollahi A., Comparing Gaussian and chirplet dictionaries for time-frequency analysis using matching pursuit decomposition, Proceedings of the 3rd IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology (2004), 713-716 open in new tab
  6. Mallat S. G., Zhang Z., Matching pursuit with time frequency dictionaries, IEEE Trans. Signal Process., 41 (1993), no 12, 3397-3415 open in new tab
  7. Rani M., Dhok S. B., Deshmukh R. B., A Systematic Review of Compressive Sensing: Concepts Implementations and Applications, IEEE Access (2018) open in new tab
  8. Candès E., Eldar Y.C., Needell D., Randall P., Compressed sensing with coherent and redundant dictionaries, Appl. Comput. Harmon. Anal., 31 (2011), no 1, 59-73 open in new tab
  9. Candès, E. J., Romberg, J., Tao, T, Robust uncertainty principles: Exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information, IEEE Transactions on Information Theory, 52 (2006), 489-509 open in new tab
  10. Sankaranarayanan, A. C., Turaga, P. K., Chellappa, R., Baraniuk, R. G., Compressive acquisition of linear dynamical systems, SIAM Journal on Imaging Sciences, 6 (2013), 2109- 2133 open in new tab
  11. Pałczyńska B., Identification of the time-vary magnetic field sources based on matching pursuit method, Energies, 10 (2017), Issue 5, article no 655 open in new tab
  12. Wang, Z., Lee, I., Sorted random matrix for orthogonal matching pursuit, International Conference on Digital Image Computing: Techniques and Applications, (2010), 116-120 open in new tab
  13. Candes E., The restricted isometry property and its implications for compressed sensing, Science Direct Theory of Signals/ Mathematical Analysis, 1 (2008), 589-592 open in new tab
  14. Perez L., Compressive Data Acquisition with LabVIEW, https://forums.ni.com/t5/Example-Programs/Compressive-Data- Acquisition-with-LabVIEW/ (2009) -accessed on 2 nd July 2019
  15. Rao T.J.V. S., Raja V.V., Srikanth Ch., Pravallika R., Bharadwaja P.S.K., Compressive data acquisition and reconstruction of multi tone signals in NI LabVIEW, International Journal of Pure and Applied Mathematics, 115 (2017), no. 7, 441-446 open in new tab
  16. LabVIEW -Advanced Signal Processing Toolkit -Time Frequency Analysis Tools, User Manual, National Instruments, (2005) open in new tab
Sources of funding:
  • Statutory activity/subsidy
Verified by:
Gdańsk University of Technology

seen 212 times

Recommended for you

Meta Tags